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![[课件]第2次课 医学图像处理技术概论PPT](https://img.taocdn.com/s1/m/8d5720f53186bceb19e8bbb3.png)
第一章医学图像处理概论医学图像处理是一门综合了数学、计算机科学、医学影像学等多个学科的交叉科学，是利用数学的方法和计算机这一现代化的信息处理工具，对由不同的医学影像设备产生的图像按照实际需要进行处理和加工的技术。
医学图像处理的对象主要是X射线图像，CT(Computerized Tomography)图像，MRI(Magnetic Resonance Imaging)图像，超声(Ultrasonic)图像，PET(Positron emission tomography)图像和SPECT(Single Photon Emission Computed Tomography)图像等。
医学图像处理的基本过程大体由以下几个步骤构成：首先，要了解待处理的对象及其特点，并按照实际需要利用数学的方法针对特定的处理对象，设计出一套切实可行的算法；其次，利用某种编程语言（C语言，Matlab或其他计算机语言）将设计好的算法编制成医学图像处理软件，最终由计算机实现对医学图像的处理；最后，利用相关理论和方法或对处理结果进行检验，以评价所设计处理方法的可靠性和实用性。
因此，要正确掌握医学图像处理技术，除了具备算法设计（高等数学基础）和计算机程序设计能力外，对所要处理的对象及其特点的了解也是非常重要的，以下就对医学影像技术的发展及相关成像技术做简要的介绍。
第一节医学影像技术的发展现代医学影像技术的发展源于德国科学家伦琴于1895年发现的X射线并由此产生的X线成像技术(Radiography)。
在发现X射线以前，医生都是靠“望、闻、问、切”等一些传统的手段对病人进行诊断。
医生主要凭经验和主观判断确定诊断结果，诊断结果的正确与否与医生的临床经验直接相关。
X射线的发现彻底改变了传统的诊断方式，它第一次无损地为人类提供了人体内部器官组织的解剖形态照片，由此引发了医学诊断技术的一场革命，从此使诊断正确率得到大幅度的提高。
至今放射诊断学仍是医学影像学中的主要内容，应用普遍。
⼀概论1. 医学图像处理的对象主要是X线图像，X线计算机体层成像（CT）图像，核磁共振成像图像（MRI），超声图像，正电⼦发射体层成像图像（PET）和单光⼦发射计算机体层成像（SPECT）图像等。
2. 医学图像处理的基本过程⼤体由⼀下⼏个步骤构成：根据图像对象及其特点，根据实际需要，设计可⾏算法；利⽤某种编程语⾔将设计好的算法编制成医学图像处理软件，由计算机实现对医学图像的处理；检验结果，评价所设计处理⽅法的可靠性和实⽤性。
3. 医学图像的运算图像的点运算（主要是通过图像灰度的线性变换和⾮线性变幻，改变图像上像素点的灰度值，从⽽达到改善图像质量的⽬的。
）图像的代数运算（是指对两幅输⼊图像进⾏点对点的加减乘除计算⽽得到输出图像的运算。
图像相加：降低加性随机噪声；相减：获得两幅图像的差异部分，数字减影⾎管造影（DSA）。
）图像的⼏何运算（包括图像的平移，旋转，放⼤，和缩⼩。
⽤在图像配准。
可能产⽣新的像素。
）插值运算（浮点数的操作得到的像素坐标可能不是整数，为了保持变换后的图像质量，需要进⾏插值运算。
图像的插值运算对图像处理的效果有⾮常⼤的影响。
）4. 医学图像变换 图像经过变换后往往能反映出图像的灰度结构特征，从⽽便于分析。
许多变换可使能量集中在少数数据上，从⽽事项数据压缩，便于图像的传输和存储。
图像的正交变换：可以改变图像的表⽰域。
傅⽴叶（Fourier）变换：将图像的处理分析从空间域（spatial domain）转换到频率域（frequency domain），它不仅能把空域中复杂的卷积运算转化为频域中的乘积运算，还能在频域中简单⽽有效地实现增强处理和进⾏特征提取。
⼩波变换：应⽤在图像和信号处理⽅⾯，适⽤于处理⾮稳定信号。
与傅⽴叶变换相⽐，⼩波变换是⼀个时间和频率的局域变换，因⽽能有效地从信号中提取局部信息。
它允许在宽的时间区域内对低频信号进⾏全局分析，在较窄时间区域内对所需的⾼频信号进⾏精确分析。
医学图像处理的理论和技术在现代医学领域中，图像处理技术广泛应用于医学影像学、疾病诊断、治疗规划和康复等多个方面。
医学图像处理技术以数字影像为基础，运用计算机技术和图像处理算法对医学图像进行数字化、重建、分析、诊断和测量，进一步提高了医学诊断和治疗的精度和效率。
本文旨在探讨医学图像处理的理论和技术，在探讨其应用的同时，还将分析其中的技术原理与发展趋势。
一、医学图像处理的原理医学图像处理一般分为三个步骤：数字化、重建和分析。
数字化是将影像信息转化为数字信号，其基础是数字成像技术和数字化显微镜技术。
数字成像技术的基本原理是将X线或其他能量线束通过物体，然后由探测器接受反射的信号，通过微处理器的计算，将数字信号转化为图像。
数字化显微镜技术则是将光学显微镜获取的图像，在CCD或CMOS探测器中形成数字信号，再经过软件的数字处理，获得高质量的数字图像。
数字化过程是医学图像处理的核心环节，对其精准度、清晰度等方面有着重要的影响。
数字化之后，进行重建处理。
根据影像的类型，重建处理有多种方法，如CT重建、MRI重建、PET重建等。
其中，冠状重建、多平面重建、曲面重建、立体横断面呈现等都是常见的图像重建方法。
分析处理是医学图像诊断和治疗规划的核心，可以通过强化、降噪、分割、配准、形态学分析、特征提取等方法来提高影像的质量和可读性。
二、医学图像处理的技术现代医学图像处理技术有多种，如滤波技术、边缘检测技术、分割技术、配准技术等。
其中滤波技术是对骨骼结构、软组织特征等进行有效增强的主要方法之一，其基础是图像增强算法和频率域滤波算法。
边缘检测技术是医学图像中边缘信息提取的关键技术，主要通过梯度算法、Canny算法、Sobel算法和拉普拉斯算法等来实现。
分割技术是将图像分割成若干个互不重叠的部分，在医学领域中分割技术主要应用于病灶边缘提取、组织划分和视网膜分割等。
配准技术则是将不同图像的空间关系进行精细匹配的关键技术，通过配准，可以实现不同时间、不同角度或不同系统所得的医学影像之间的精确对比。
